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标签： AI技术

  • Claude在印度挂上卢比价签：Anthropic抢第二大市场却缺UPI

    Claude 印度卢比定价
    Claude 在印度推出的卢比本地定价（图源：腾讯新闻 / Anthropic）

    全球 AI 公司都在抢印度这个全球人口第一的市场，Anthropic 终于动了定价。可第一步棋，只走了一半——价签挂上了，最关键的支付通道却还空着。

    据 Anthropic 自己披露，印度贡献了全球 Claude 使用量的 5.8%，是美国之外最大的市场。对一家想在全球铺开的公司来说，这个体量没法忽视。

    卢比价签长什么样

    部分印度用户已经在 Claude 官网和 App 上看到了本地价格。年付方案里，Claude Pro 标价每月 2000 卢比（约合 21 美元），而美国同档是 17 美元；Claude Max 印度起价 11999 卢比（约 125 美元），美国是 100 美元；Team 方案每个席位每月 2399 卢比（约 25 美元），美国是 20 美元。这些价格已经含了印度本地的税。移动端的价格和官网还略有出入。

    缺的那张牌叫 UPI

    真正让印度用户皱眉的，是付款方式。Anthropic 目前只接受银行卡，或者走苹果、谷歌的应用商店账单。印度人日常离不开的 UPI 即时支付网络，到现在还没接通。这恰恰是 OpenAI 已经做对的事——去年 8 月 ChatGPT 在印度上卢比定价时，一并接好了 UPI。对价格敏感、又大量没有国际信用卡的学生和自由职业者来说，少了 UPI 就等于还隔着一道门槛。

    班加罗尔早就在布子

    定价只是印度故事的其中一环。Anthropic 今年 2 月在班加罗尔开了办公室（去年 10 月就放了消息），1 月请来前微软印度董事总经理 Irina Ghose 坐镇印度业务。最近几个月，它又先后牵手印孚瑟斯（Infosys）和塔塔咨询（TCS），要推企业级 AI 落地。

    • 印度庞大的开发者群体和技术人才，是 AI 厂商眼里的核心资产
    • 但怎么把”用得多”变成”愿意付费”，在这个市场始终是个难题
    • 6 月的一次波折，给正在铺开的本地化叙事添了不确定性

    6 月那场信任裂痕

    今年 6 月，Anthropic 突然暂停了非美国实体使用 Fable 5 和 Mythos 5 模型的权限，一些印度开发者和创业者开始认真考虑换用别的美国模型。后来 Fable 5 的限制解除了，但 Mythos 5 至今仍受限。对一个正想深耕本地市场的公司，这种反复难免让人心里打鼓。

    卢比价签是张门票，UPI 才是能不能进门的关键。Anthropic 在印度证明了自己有人气，接下来要看的，是能不能把人气换成真金白银的订阅。

  • 贝索斯3.2亿美元押注General Intuition：用游戏数据教AI理解真实世界

    General Intuition CEO Pim de Witte
    General Intuition 创始人兼 CEO Pim de Witte（图源：TechCrunch）

    大语言模型把文字玩得炉火纯青，可一旦要理解”东西怎么在空间和时间里动”，就明显露怯了。ChatGPT、Claude 这类模型擅长生成句子，却不太懂物理世界里的因果。General Intuition 这家公司觉得，答案不在更多文本里，而在数十亿小时的游戏录像中。

    “我们把它看作预训练的下一个阶段，”CEO Pim de Witte 说，”我们有一个单一模型，既能对着屏幕里的《堡垒之夜》做决策，又能适应真实世界的动态——这是大语言模型永远做不到的。”

    从游戏片段里长出来的公司

    General Intuition 脱胎于 Medal TV，一个让玩家上传和分享游戏高光的平台，月活大约 1000 万。过去几年沉淀下来的数亿小时录像，成了训练数据的起点。但真正值钱的不是画面本身，而是画面里内嵌的动作标签——玩家在哪个瞬间按了哪个键、按了多久。

    这家公司刚完成一轮 3.2 亿美元融资，估值 23 亿美元，总融资额累计到 4.54 亿美元（去年 10 月成立时先拿过 1.34 亿美元种子轮）。投资方阵容相当扎眼：Khosla Ventures 领投，General Catalyst、杰夫·贝索斯、埃里克·施密特，甚至还有 F1 世界冠军尼科·罗斯伯格，以及 DeepMind 和 MIT 的研究人员。更有意思的是，de Witte 据称在 2024 年底拒绝过 OpenAI 开出的约 5 亿美元收购 Medal 数据的邀约。

    八分钟真实数据，让机器人学会走路

    公司最终要卖的不是世界模型，而是一个能从游戏泛化到现实世界的智能体。演示里最抓人的一幕，是一台四足机器人用和游戏智能体完全相同的”大脑”在办公室里自主探索，偶尔撞上椅腿，像个刚学步的孩子。令人意外的是，给这个机器人的模型做微调，只需要八分钟在户外街道采集的真实数据。

    de Witte 把世界模型当成”训练场”——一个逐帧生成、而非传统引擎渲染的仿真环境。他让人走向一堵墙，角色没有穿过去。这种对物理常识的把握，正是他们押注的核心：游戏数据是一条能规模化的捷径。2025 年公司靠早期接入拿到了约 4000 万美元收入，产品计划在今年夏末正式开放。

    为什么是游戏，而不是更多视频

    多数竞争对手想仅凭视频画面反推动作，General Intuition 认为这远远不够。他们坚信，玩家按键的精确记录能帮模型区分”自我”和”环境”，建立起更深层的因果理解。Khosla 在采访里说，吸引他的是这份愿景加独有的数据壁垒：”对于世界模型，我认为那次跃迁会是 AI 里’直觉’的涌现。”

    • 资金大头投向算力扩张，已与 CoreWeave 合作，准备下一版模型的预训练
    • API 计划在今年夏末更大范围开放，让客户在工厂数字孪生、游戏工作室里检验模型
    • “我们不会去做一家自动驾驶公司，我们要让下一个人做这件事容易十倍”

    一条明确的红线

    de Witte 早年做过三年人道主义工作，包括在无国界医生组织。他给技术划了一条硬杠：不碰致命自主武器。”假设我公开说要做致命自主武器，你觉得别国会怎么反应？”但他欢迎模型用在搜救上。公司还做了个叫 Nerve 的平台，给玩家提供数据标注、再到机器人远程操控的工作机会——这代玩家最容易被 AI 冲击，他想让他们站在牌桌这边。

  • 不记录你任何对话的 AI，估值冲上了 10 亿美元

    隐私优先的 AI 聊天界面概念图
    当主流大模型忙着加护栏，Venice AI 反其道而行（图：TechCrunch）

    这两年，主流 AI 公司为了应对心理健康、人身安全、虚假信息这些指责，纷纷给模型套上越来越厚的护栏，严格控制它能说什么、能做什么。但担心归担心，需求并没有被吓退。AI 的潜力摆在那儿，没人愿意被某家科技公司限制住自己探索的权利。要是顺手还能保住隐私，那就更香了。

    Venice AI 恰恰踩中了这个点。它提供 200 多个 AI 模型的访问，同时承诺不留存你的隐私，靠这股需求一路涨。成立才两年，网站独立访客已经突破 85 万，月活超过 300 万，日均 API 调用 170 万次。

    两周前，它拿下了 10 亿估值

    Venice AI 上周宣布完成 6500 万美元 A 轮融资，估值站上 10 亿美元，这也是公司成立以来第一次拿外部钱。领投方是专注 crypto 的风投 Dragonfly，Coinbase Ventures、North Island Ventures 等跟投。CEO Erik Voorhees 在独家采访里告诉 TechCrunch，公司年化运行收入已经超 7000 万美元，而且已经盈利。

    Voorhees 把 Venice 定位成”中立的工具或平台”。他的原话是：这和比特币一样，作为一个中立协议，对所有人一视同仁。在他看来，进入 AI 新时代后如果所有人都被持续监视，那比任何人问出争议问题要危险得多。

    它到底怎么保护你

    Venice 在自己机房托管”无审查”的开源模型，同时把发往 OpenAI、Anthropic 等闭源模型的查询也走一层外部代理。用户输入在端侧加密，不经 Venice 自己的服务器留存；部分模型还提供端到端加密，不过要订阅才用得上。

    这种立场和创始人背景分不开。Voorhees 是比特币早期布道者，早年做过 Satoshi Dice、加密货币交易所 ShapeShift，长期替用户隐私站台。当《华尔街日报》曾指控 ShapeShift 经手可疑资金时，他的回应是：我不认为人们该为了抓个别罪犯，就被迫留下身份记录。面对”AI 引发心理伤害”的质疑，他这次也延续了同一套逻辑。

    争议和未解的问号

    • 少一层过滤，意味着被滥用的空间也更大。公司说自己也保留了防滥用、防违法的护栏，但”中立平台”的边界到底画在哪，监管迟早要问。
    • 公司顺手发了 VVV 和 DIEM 两个代币，用户质押 VVV 能换 AI 额度。不过 Voorhees 说，真正用 crypto 付费的只有约 8% 的用户。
    • 增长的真正引擎，是能力终于追上了 ChatGPT。早年大家因为它私密才来，如今它又好用又私密，替代的说服力就出来了。

    下一步，Venice 想把这笔钱用来买 GPU、建自己的数据中心，不再租算力，把毛利提上去。它的哲学其实很干脆：大多数公司承诺”小心保管”你不愿被收集的数据，而 Venice 从设计上就什么都不收集——对话存在你自己的设备上，不进它的服务器。这不是保管得更好，而是没什么可保管。

    当看病、问法、谈薪、说心事这些最私密的时刻都交给了聊天机器人，你的数据就只和那家公司的安全政策一样可靠。Venice 用 10 亿估值证明了一件事：总有人愿意为”不被盯着”付钱。

  • Altman 给马斯克的太空数据中心泼了盆冷水

    太空中的数据中心概念图
    把算力搬进轨道，听起来很未来，账却没那么好看（图：TechCrunch / Getty）

    这个周末，Sam Altman 和 Elon Musk 在 X 上又吵了起来。Musk 骂 Altman 是骗子，Altman 回了一句挺损的话：老兄，你才是那个向公开市场投资者推销”短期太空数据中心”的人。

    撇开”老兄”这种称呼不谈，Altman 其实说出了很多专家心里的话，只是公开市场好像一直在装没听见：太空数据中心短期内根本成不了一门正经生意。

    两万亿估值，很大一块押在轨道算力

    SpaceX 计划发射一队轨道数据中心，专门跑 AI 推理任务。这件事正是它两万亿美元估值的重要支撑。看多的分析师说，这些算力要么喂给自己旗下的 SpaceXAI 模型，要么当一座”轨道新云”，在 AI 热潮里前所未见。

    可当你真去问行内人——不管是其他太空数据中心创业公司的创始人、Google 做轨道计算项目的团队，还是纯粹出于兴趣算过账的工程师——得到的答案出奇一致：在我们拥有更便宜的火箭、能低成本量产高功率卫星之前，这事儿掀不起什么水花。

    Musk 的杀手锏，依然是 Starship

    对于这种质疑，Musk 的回答很好猜：Starship。这款巨型火箭预计 7 月 16 日迎来第十三次试飞。只要能让它一遍遍飞起来，数据中心的商业逻辑就立住了。

    但现实没那么顺。即便这次两级都成功回收，真正运营级的可重复使用可能还要等好几年；而且太空数据中心的发射，大概率得给 SpaceX 对 NASA 的承诺、以及自家的 Starlink 网络让路。更关键的是，SpaceX 在 IPO 路演里自己都承认，Starship 短期内可能无法完全复用，每次发射都得扔掉第二级——这直接掐死了”经济型太空数据中心”的念想。

    所以 Musk 那句”我们明年就开始飞”，听着就有点虚。明年发射一颗能高速处理数据的卫星，SpaceX 绝对做得到；真正的问题是，它什么时候能规模化地发射和制造。这个问题的答案，大概率得去 2030 年代找。

    专家真正担心的三件事

    • 散热：在地面上你可以靠风扇加大型空调把热带走，到了轨道，只能靠又重又复杂的散热器，相当于在没抽油烟机的厨房里开大火。
    • 维修：服务器总会坏，地面几分钟换块硬盘，太空里每次维修都是一次发射任务。
    • 组网：AI 训练依赖高带宽、低延迟、稳定的链路，在轨道上把这件事做到大规模，至今还是个头疼问题。

    当然，也有少数窄场景站得住：对地观测就近处理、某些国防和遥感任务，或者哪天发射成本再降一个数量级。但这些更像是补充，而不是替代地面的 AI 集群。

    这件事之所以值得聊，是因为 AI 产业已经快把电网、冷却和芯片供应链挤爆了。所以一旦有大佬画出”轨道基建”的饼，所有人都竖起耳朵。只是别光看演示有多炫，得用最朴素的约束去量：相比在地球上，你到底多得到了什么？

  • 新加坡AI视频公司PixVerse融了4.39亿美元，估值冲破20亿，阿里入局

    做AI视频生成的公司这两年不算少，但真能拿到大钱、还被阿里看上的不多。新加坡的PixVerse刚宣布完成一轮C轮扩展融资，总额4.39亿美元，估值直接冲过20亿美元。这一轮由CDH Investments领投，新进来的名字里最扎眼的是阿里巴巴，此外还有Mirae Asset、BlueFocus、Eastern Bell Capital等。

    AI视频生成概念图
    AI视频生成正成为生成式AI里最烧钱、也最被资本追捧的赛道之一。

    三年、1.5亿用户、20亿估值

    这家公司2023年才成立，创始人是王昌虎和Jaden Xie。王昌虎之前在字节做计算机视觉，Xie做过投资。他们现在对外说，消费端产品已经有超过1.5亿注册用户、1500多万月活。至于其中多少是付费用户，他们没说——这是个留白，但也正常，很多AI应用都靠这个盘子撑起估值。

    三套模型，外加一个“世界模型”

    PixVerse不是只卖一个模型。它有V系列，面向普通用户和API调用；C系列，面向专业影视和广告工作流；今年早些时候还发布了R系列“世界模型”，专门给游戏和虚拟世界搭建用。用户能生成最高4K、还带声音的视频，图片转视频的价格是每分钟4.8美元。

    Xie对TechCrunch说：“关键差别不在数据，而在你怎么标注它，因为数据到处都是。”他的联合创始人王昌虎在字节搭过TikTok背后的视觉理解技术，靠精准标注撑起了推荐算法。

    一句大实话，点了一圈对手

    同行都在说自己“质量高”，这话没有信息量。Xie真正想强调的差别在“标注”：数据到处都是，谁标得好谁赢。他还很不客气地点了对手——OpenAI关掉Sora 2、等于退出了这个赛道；Meta和腾讯也做不出够质量的视频模型。所以能打到质量线的没几家。

    亚洲这边有字节的Seedance、Kling AI，以及前腾讯AI负责人危宇的Video Rebirth；西方则有Runway、Luma、Midjourney。世界模型这条更窄的赛道上，Yann LeCun和李飞飞也都在做。

    钱要花在哪，估值能不能站住

    这轮钱怎么花？扩世界模型、招研究员、铺全球企业销售。PixVerse目前150人，散布在新加坡、北京、上海，还跟投资人阿里签了部署合作，把视频生成功能接进阿里的体系。视频生成这条赛道热得发烫，但变现终究是硬仗——1500万月活里多少真付费、企业客户能不能持续掏钱，才是20亿估值能不能站稳的关键。Sora退场留下的空位，正在被亚洲公司抢。

    • 融资规模：C轮扩展4.39亿美元，估值突破20亿美元
    • 关键投资人：CDH Investments领投，阿里巴巴等新进
    • 产品矩阵：V系列（消费/API）、C系列（专业）、R系列（世界模型）
    • 用户盘子：1.5亿注册、1500万月活，付费率未披露
    📎 原文来源：Video generation startup PixVerse raises $439M, valuation soars past $2B（TechCrunch / Ivan Mehta）

  • 互联网之父退休后没闲着：他想给AI智能体发一张“网络身份证”

    83岁的文顿·瑟夫（Vint Cerf）刚从谷歌“首席互联网布道师”的位置上退下来。这个人不用多介绍——1974年，他和罗伯特·卡恩一起设计了TCP/IP协议，今天整个互联网能互联互通，底层规则就是他定的。按理说退休了该享清福，但他上周才办完手续，这周就宣布要去给一家叫Innovation Labs的机构当顾问。这家机构想干的事挺有意思：给在互联网上自主跑动的AI智能体，发一张“身份证”。

    互联网之父Vint Cerf
    图为Vint Cerf。他离开谷歌后，转而推动AI智能体的开放身份标准。（图源：TechCrunch / Getty Images）

    围墙里的智能体，迟早要出门

    现在绝大多数AI智能体都关在自家的围墙花园里。你让ChatGPT干点活，它在OpenAI的系统里转一圈；你让Claude跑个任务，它在Anthropic的地盘里忙。可企业已经在想更远的事了：将来这些智能体要能自己上网、自己跟别的智能体谈条件、做交易。问题马上就来了——谁来证明“你”到底是个什么智能体？它干了坏事，又该谁负责？

    目前全行业还没有一个统一的标准来识别和审计智能体，这正是卡脖子之处。各种方案开始冒头，而Innovation Labs抛出的那一个，叫DNSid。

    借域名系统，给智能体上“户口本”

    DNSid的思路很巧：把每一个智能体挂到一个现有的互联网域名下面，再用密码学证明把它的注册记录随时间存下来。说白了，就是借用我们用了几十年的域名系统（DNS），给智能体当“户口本”。Innovation Labs是域名注册公司Identity Digital旗下的机构，临时CEO艾莉·克莱因（Allie Kline）说，他们已经在跟几家不愿具名的超大规模云厂商和身份公司试点这套标准。

    瑟夫对TechCrunch说，他愿意掺和进来，正是因为“命名和身份识别正变得越来越重要”。他抛出一连串问题：一个智能体被赋予了什么权限？这权限从哪来？谁为它的行为负责？它的身份在哪建立、凭什么让人信它？

    又回到了TCP/IP那套老逻辑

    谈到最后，瑟夫还是回到了他最熟的那套打法。眼下市面上冒出好几种智能体标准方案，他说任何一个协议能不能被广泛采用，关键看“好不好用”。他打了个比方：公司X用智能体Y的技术，公司A用智能体C的技术，结果两边对不上话。“没人能做出你想要智能体做的所有事，所以最后还是得靠用户倒逼——就像当年TCP/IP赢下来那样。”

    克莱因也点破了一层窗户纸：Innovation Labs没打算借机做别的AI生意，也不碰注册数据。“一家超大规模云厂商放出一套标准、还把专有数据捏在手里，行业会很排斥。”这句话其实道破了当下AI标准之争的暗流——大厂都想当那个定规矩的人。

    智能体经济，是命定还是选择

    那么，智能体经济是不是互联网的命定归宿？瑟夫的回答很诚实：“我不觉得这是必然。但我确定的是，人会去试。”他的理由特别朴实——人本质上是懒惰的，只要发现能让一个智能体替自己跑腿，多半就会选它，因为省事。

    “我们本质上是懒惰的生物，只要发现能让一个智能体替我们办事，我们很可能会选它，因为这更轻松。”——Vint Cerf

    📎 原文来源：Vint Cerf is working on a plan to unleash AI agents on the open internet（TechCrunch / Tim Fernholz）

  • 三个23岁辩论队友做的AI数据公司，估值冲上200亿美元

    AI训练数据标注场景
    给AI实验室供训练数据，正在成为一门估值惊人的生意（图源：TechCrunch / Getty Images）

    硅谷最疯的造富故事又添一笔：一家帮 AI 实验室做数据标注的公司，估值要在不到一年里从 100 亿翻到 200 亿美元。更离谱的是，把它做起来的是三个 23 岁的年轻人，而且公司从成立第一天起就盈利。

    高中辩论队出来的独角兽

    Mercor 成立于 2023 年，三位创始人是在旧金山湾区一所高中的辩论队里认识的。去年10月，他们 22 岁，被福布斯评为全球最年轻的自手起家亿万富豪。如今 23 岁，据估算如果本轮融资顺利完成，每人身家将接近 43 亿美元。

    从 100 万美元到 20 亿美元年化营收，Mercor 只用了 24 个月——创始人称这是”史上最快的增长曲线”。

    卖的不是软件，是专家的人力

    Mercor 的生意模式很直接：把领域专家——博士、律师、医生、工程师、银行家、程序员——对接给需要高质量专业数据来训练前沿模型的 AI 实验室。它目前管理着约 3 万名合同工，用自研的 AI 面试平台筛过 500 多万候选人，每天给合同工发出的报酬超过 400 万美元。客户名单里有 OpenAI、Anthropic 和 Google；Meta 曾是它的大客户，直到 2026 年 3 月因一次安全问题暂停合作。

    估值翻倍的逻辑

    据彭博报道，Mercor 正在洽谈以约 200 亿美元估值融资 5 亿美元，并且已经拿到至少一份 term sheet。九个月前它刚以 100 亿估值完成 3.5 亿美元 C 轮。撑起估值的硬指标是营收：年化收入今年2月刚破 10 亿，到6月就翻倍到 20 亿，CEO 在 X 上亲自确认了这一里程碑。同一天，Mercor 还宣布收购 Deeptune——一家帮训练 AI agent 的公司，曾拿到 a16z 领投的 4300 万美元 A 轮，重写了数百个真实软件环境供强化学习练习，团队整体并入。这意味着 Mercor 正从静态标注，一路延伸到 agent 训练。

    光鲜背后的暗面

    2026 年一开始，Mercor 过得并不顺。3 月它卷入了开源库 LiteLLM 的供应链攻击，最多有 4TB 的内部与合同工数据暴露；Meta 因此暂停合作，合同工也发起了集体诉讼。福布斯还曝出前员工怀疑有朝鲜特工用盗取的凭证渗透进平台，另有员工因挪用资金被解雇。Mercor 自称调查显示对客户和合同工数据的影响”非常有限”。

  • 巴黎AI语音公司Gradium拿下英伟达1亿美元，要抢ElevenLabs的活

    AI语音技术概念图
    实时语音AI正在成为人机交互的新入口（图源：TechCrunch / Getty Images）

    你跟AI语音助手说话时，最别扭的瞬间是什么？多半是那种尴尬的停顿——你明明把话说完了，它还在”思考”，过了半秒才接上一句。巴黎一家叫 Gradium 的初创公司，盯上的就是这块短板：让机器说话别再卡顿，像真人一样即问即答。

    从开源实验室里长出来的公司

    Gradium 2025年12月才从隐身状态走出来，它本身是从法国 AI 实验室 Kyutai 分拆出来的。Kyutai 由法国电信大亨 Xavier Niel 支持，走开源路线。Gradium 的联合创始人 Neil Zeghidour 是个老面孔，先后待过 Google Brain、DeepMind 和 Facebook，是生成式音频领域的核心研究者之一。

    “语音AI正在到达一个拐点。” Zeghidour 在融资声明里这么判断——他认为语音会成为人和智能系统之间的主要界面。

    英伟达为什么愿意入局

    7月8日，Gradium 宣布把种子轮追加到 1 亿美元，新加入的投资者里出现了英伟达。它最初在2025年12月就拿了 7000 万美元，投资方名单相当豪华：FirstMark Capital、Eurazeo、DST Global Partners，还有 Eric Schmidt 和 Xavier Niel 个人。芯片巨头亲自下场投语音模型，释放的信号很明确：语音已经被视作 AI 基础设施的关键一环，而不只是应用层的点缀。

    它到底做了什么

    Gradium 做的是一个超低延迟的实时语音栈，核心目标是让 AI 声音几乎即时响应。具体拆开来看，几块能力都挺实在：

    • 新一代实时文本转语音，读缩写、邮箱、电话号码这类内容更准，也更自然；
    • 实时语音识别带”语义轮次检测”——能判断你是真的说完了，还是只是停下来喘口气，而不是靠静音就草草打断；
    • Gradium Translate 超低延迟的语音到语音翻译，还有端侧模型 Phonon，以及开源框架 GradBot，几行代码就能搭出能用的语音 agent。

    去湾区抢人，也抢客户

    这笔钱另一大用途，是在旧金山湾区开办公室。巴黎固然是欧洲 AI 重镇，但 Gradium 直言就是要离 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 更近，方便挖人和贴近大客户。竞争当然激烈：做语音的 ElevenLabs 今年2月估值已经到 110 亿美元，Google 的 Gemini 也是语音老手。不过 Gradium 说自己上线几周就有了收入，还拿下了雷诺这样的企业客户。

  • Meta要把富余算力租给Anthropic，百亿美元协议藏着什么信号

    AI行业里最微妙的一幕出现了：Meta，这个社交媒体巨头，正在和Anthropic谈一笔可能高达100亿美元的生意——把自家数据中心的AI算力租给竞争对手用。据《纽约时报》报道，双方初步谈的是两年期协议，按月付费，任何一方都可以提前退出。这不像一份稳固合同，更像一份带有期权性质的“算力期货”。

    Anthropic不是第一次这么干。今年5月，它刚和SpaceX签了一份三年450亿美元的算力租赁协议，用Colossus 1的GPU资源跑付费订阅服务。4月，它跟Google和博通签下5GW的下一代TPU容量；两周后又和亚马逊签了最高5GW的新协议，承诺未来十年在AWS技术上砸超过1000亿美元。所以，Anthropic同时找Meta买算力，说明它觉得单一供应商已经喂不饱自己了。

    扎克伯格今年5月在股东会上说，几乎每周都有外部公司问能不能买Meta的算力，而且愿意溢价。“我们还没这么做，因为我们觉得自己用得上。”现在谈判开始，意味着Meta可能觉得自己手头的卡，开始多起来了。

    Meta为什么要当“算力房东”？

    Meta今年的资本支出预计最高达到1450亿美元，几乎翻倍。这么多钱砸下去，投资者当然会问回报率在哪。广告收入虽然稳，但满足不了市场对“AI故事”的期待。把富余算力租出去，哪怕只是杯水车薪，也能把成本中心的一部分变成现金流，顺便验证“算力即服务”的商业逻辑。

    更值得玩味的是人事信号。前亚马逊AWS高级负责人Dave Brown已经加入Meta，负责基础设施。一个做云生意的老手，跑到一个几乎不卖云的公司里管基础设施，摆明了是在为云计算业务铺路。

    但这件事离“落槌”还很远

    • 谈判还在早期，双方都能提前退出，100亿美元只是理论上限。
    • Anthropic要把自己的Claude模型跑在Meta的基础设施上，技术和安全磨合是个大工程。
    • Meta自己的Llama、Reels推荐、Meta AI都还在疯狂吃算力，真有多少“富余”还不好说。
    • 把算力租给竞争对手，长期来看会不会养虎为患，也是Meta内部会争论的问题。
    Meta与Anthropic算力租赁示意图
    AI算力正在从“内部消耗品”变成可交易的战略资产。

    这件事真正的意义不在100亿本身。它标志着AI算力正在从“军备竞赛里的弹药”变成“可交易的大宗商品”。从SpaceX到Meta，科技巨头纷纷把自己的GPU集群对外出租，而Anthropic这种顶级模型公司则在到处锁定长期供给。供需两端的紧张，远比任何一份合同的金额更能说明行业的真实状态。

  • GPT-5.6全权限模式下删用户文件，OpenAI的“诚实错误”有多贵

    这几天，朋友圈里的程序员们都在讨论同一件事：把GPT-5.6的Full Access模式一打开，它可能会把你整台电脑的文件清掉。听起来像科幻片里的失控AI，但OpenAI已经出来认了，这不是模型“故意搞破坏”，而是一个再朴素不过的目录变量错误。

    Matt Shumer是OthersideAI的CEO，也是最早站出来讲这件事的人。他用GPT-5.6-Sol处理工作时，开了Ultra模式加全权限，结果模型在大约1小时21分钟里，几乎把他Mac上的文件删了个干净。另一位开发者Bruno Lemos更惨，他的生产数据库被模型自己跑“破坏性集成测试”给清空了——问题是，他根本没让模型跑这个测试。

    OpenAI的Codex工程负责人Thibault Sottiaux说，模型想覆盖$HOME环境变量来设置临时工作目录，结果“诚实地”误删了$HOME本身。说白了，这就像一个助理想帮你清理桌面，顺手把整栋房子的东西都扔了。

    不是模型变坏了，是权限给得太大了

    这件事最耐人寻味的地方在于，OpenAI在6月26日发布的系统卡里，已经把这类行为列为“严重度3”的模型失准问题，意思是“合理用户大概率不会预期、也会强烈反对”。系统卡里甚至举过例子：模型找不到目标虚拟机时，会把错的虚拟机删掉。也就是说，风险早就被写进文档了，但还是随着GPT-5.6上线了。

    所有出事的报告都集中在一个配置组合：Full Access + 没有沙箱 + 没有自动复核。在这种模式下，模型能直接调用rm -rf、git clean –hard、find -delete这类高危命令。如果它为了“整理工作区”生成了一条错误路径，后果就不再是项目文件夹，而是你的整个home目录。

    怎么避免下一个受害者？

    • 别开Full Access当默认。自动复核或审批模式足够完成大多数任务。
    • 给模型一个沙箱，让它碰不到你的home目录、数据库和密钥。
    • 在执行任何有破坏性可能的操作前，先做一次备份。
    • 用AGENTS.md之类的文件明确告诉它：能改什么、不能改什么、目标范围在哪。
    AI代理误删文件的示意图
    当AI拿到“整台电脑的操作权”，一个路径变量错误就可能变成灾难。

    OpenAI的承诺是更新警告文案、引导用户用更安全的权限模式，并加一层“harness”级别的防护。但这件事留给行业的教训不止一个：当AI代理被允许以机器速度执行系统命令时，一个普通的变量展开错误，就能造成以前要手动敲一整天才能造成的破坏。技术没变，杀伤力变了。